Notepads 资源监控脚本：跟踪CPU、内存与磁盘使用
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/Notepads 你是否遇到过Notepads突然卡顿的情况？作为一款轻量级文本编辑器，资源占用异常可能影响工作效率。本文将介绍如何通过简单脚本实时监控Notepads的CPU、内存与磁盘使用情况，帮助你快速定位性能问题。读完本文后，你将能够：配置资源监控脚本、解读关键指标、设置告警阈值，并利用项目内置工具优化性能。
为什么需要资源监控？
Notepads作为现代轻量级文本编辑器，主打流畅体验，但在处理大文件或多标签页时仍可能出现资源占用过高的问题。根据项目文档，Notepads目前设置了1MB的文件大小限制，但用户实际使用中可能遇到内存泄漏或异常CPU占用。通过监控资源使用，你可以：
- 识别性能瓶颈（如Markdown实时预览功能的资源消耗）
- 优化多标签页管理策略（参考会话快照功能）
- 及时发现异常进程行为
脚本实现方案
我们采用Python编写跨平台监控脚本，使用psutil库获取系统信息，通过简单终端输出展示Notepads资源占用。以下是核心代码：
import psutil
import time
import os
def find_notepads_processes():
processes = []
for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'exe']):
if proc.info['name'] == 'Notepads.exe' or 'notepads' in proc.info['exe']:
processes.append(proc)
return processes
def monitor_resources(interval=5):
while True:
processes = find_notepads_processes()
if not processes:
print("Notepads is not running")
time.sleep(interval)
continue
for proc in processes:
try:
cpu_percent = proc.cpu_percent(interval=1)
memory_info = proc.memory_info()
memory_percent = proc.memory_percent()
print(f"PID: {proc.pid}")
print(f"CPU Usage: {cpu_percent}%")
print(f"Memory Usage: {memory_info.rss / (1024*1024):.2f} MB ({memory_percent:.2f}%)")
# 监控磁盘I/O（当前进程）
io_counters = proc.io_counters()
print(f"Disk Read: {io_counters.read_bytes / (1024*1024):.2f} MB")
print(f"Disk Write: {io_counters.write_bytes / (1024*1024):.2f} MB\n")
except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied):
continue
time.sleep(interval)
if __name__ == "__main__":
print("Monitoring Notepads resources... (Press Ctrl+C to stop)")
try:
monitor_resources()
except KeyboardInterrupt:
print("Monitoring stopped")
关键指标解析
| 指标名称 | 单位 | 正常范围 | 告警阈值 | 监控意义 |
|---|---|---|---|---|
| CPU使用率 | % | <20% | >50%持续10秒 | 反映多标签页切换时的处理能力 |
| 内存占用 | MB | <100MB | >300MB | 关联会话管理功能的稳定性 |
| 磁盘读写 | MB/s | <1MB/s | >5MB/s持续5秒 | 影响大文件编辑的保存速度 |
注：正常范围基于Notepads官方推荐配置，实际值可能因系统环境而异
可视化监控方案
对于需要更直观监控的用户，可以结合matplotlib扩展脚本，生成实时资源走势图。以下是扩展代码片段：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
# 初始化图表
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))
x_data, cpu_data, memory_data = [], [], []
def update_graph(frame):
processes = find_notepads_processes()
if processes:
proc = processes[0]
try:
x_data.append(time.time())
cpu_data.append(proc.cpu_percent())
memory_data.append(proc.memory_info().rss / (1024*1024))
# 只保留最近100个数据点
if len(x_data) > 100:
x_data.pop(0)
cpu_data.pop(0)
memory_data.pop(0)
ax1.clear()
ax2.clear()
ax1.plot(x_data, cpu_data, 'r-', label='CPU Usage (%)')
ax2.plot(x_data, memory_data, 'b-', label='Memory Usage (MB)')
ax1.set_title('Notepads CPU Monitoring')
ax2.set_title('Notepads Memory Monitoring')
ax1.legend()
ax2.legend()
except:
pass
ani = FuncAnimation(fig, update_graph, interval=1000)
plt.tight_layout()
plt.show()
运行扩展脚本后将显示类似性能监控界面的实时图表，帮助你直观识别资源波动。
与内置功能集成
Notepads的分析服务已包含基础性能数据收集，但自定义监控脚本可提供更细致的进程级信息。建议将监控结果与以下内置功能结合使用：
高级优化建议
根据监控数据，可采取以下优化措施：
- 当CPU占用过高时：关闭Markdown实时预览（快捷键Alt+P）
- 内存占用持续增长时：使用"文件>关闭未使用标签页"功能
- 磁盘I/O频繁时：调整自动保存间隔为更长时间
总结与展望
资源监控是维护Notepads流畅体验的重要手段。通过本文提供的脚本，用户可以实时掌握应用性能状态，并结合官方文档中的最佳实践进行优化。未来版本可能会集成更完善的性能分析工具，如InAppNotification组件实现资源告警。
如果你在使用过程中发现异常资源占用，欢迎通过贡献指南提交issue，帮助改进Notepads的性能表现。
提示：定期监控有助于延长电池使用时间，特别是移动办公场景下
关注项目GitHub仓库获取最新监控脚本更新，下期将介绍"多实例资源分配策略"，敬请期待！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
